Triagem de amostras e mÃltiplas medidas de similaridade espectral para seleÃÃo de membros de referÃncia em imagens hiperespectrais.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

O objetivo do presente trabalho foi desenvolver um processo semi-automÃtico para identificaÃÃo de Membros de ReferÃncia (MR) em imagens hiperespectrais. O processo faz inicialmente a triagem das amostras espectrais gerando um conjunto de amostras candidatas a MR. A triagem consiste em: determinar uma vizinhanÃa espacialmente uniforme em torno da amostra espectral, rejeitar amostras cujos espectros na vizinhanÃa uniforme nÃo sÃo homogÃneos, rejeitar amostras que nÃo formam um contexto uniforme e homogÃneo com outras amostras e rejeitar amostras redundantes. As amostras espectrais candidatas a MR, consideradas uniformes, homogÃneas, pertencentes a um contexto e pouco redundantes, sÃo submetidas a um processo de busca dos MR, que utiliza o conceito de entropia, proposto neste trabalho, como medida de similaridade espectral, em conjunto com a DistÃncia Euclidiana e a medida de CoerÃncia entre os espectros. PropÃe-se ainda dois limitantes superiores para o nÃmero mÃximo de MR presentes em uma imagem hiperespectral, utilizando-se o conceito de amostras espectrais bem configuradas e um valor de entropia mÃnima permissÃvel, entre amostras. Foi implementado com o aplicativo computacional IDL um processador que realiza todas as funÃÃes propostas. Os mÃtodos apresentados sÃo testados, com Ãxito, em imagens hiperespectrais do sensor aerotransportado AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer) do JPL.

ASSUNTO(S)

entropia processamento de imagens anÃlise de espectro classificaÃÃo de imagens tÃcnicas de formaÃÃo de imagens espectroscopia no infravermelho telecomunicaÃÃes sensoriamento remoto

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